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    我们在机器学习中一直会遇到两种问题，一种是回归问题，一种是分类问题。我们从字面上理解，很容易知道分类问题其实是将我们现有的数据分成若干类，然后对于新的数据，我们根据所分得类而进行划分；而回归问题是将现有数据拟合成一条函数，根据所拟合的函数来预测新的数据。 这两者的区别就在于输出…
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    我将CART独立于其他经典决策树算法的原因是CART相对来说较为复杂。因为它不仅仅可以作为分类树，还可以作为回归树。 对于对于CART分类树，这就和我们之前所说的《经典决策树算法》中的ID3与C4.5非常类似,但是与他们不同的是，我们在CART中并不采用信息增益或者是信息增益比…
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